DE102016214045A1 - Method and device for determining a roadway model for a vehicle environment - Google Patents
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Abstract
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells mittels rekursiven Schätzens sowie ein Fahrzeug. Die Rekursion weist die folgenden Schritte auf: Sensorisches Erfassen von Beobachtungsdaten, die das Umfeld des Fahrzeugs oder dessen Bewegung kennzeichnen; Erfassen von Kartendaten, welche das Umfeld des Fahrzeugs kennzeichnen; Generieren einer Mehrzahl verschiedener Hypothesen für das zu ermittelnde Fahrbahnmodell gemäß einer parametrisierten Zustandsfunktion, wobei jede der Hypothesen ein mögliches Fahrbahnmodell für den aktuellen Rekursionsschritt darstellt und durch eine mittels einer entsprechenden Parametrierung erzeugten unterschiedliche Assoziation der jeweils als Eingangsgrößen der Zustandsfunktion dienenden Beobachtungsdaten und Kartendaten gekennzeichnet ist; Schätzen eines Konfidenzwerts bezüglich eines vorbestimmten Konfidenzmaßes für jede der Hypothesen des aktuellen Rekursionsschritts mittels eines rekursiven Schätzverfahrens unter Einbeziehung wenigstens einer Hypothese aus dem vorausgegangenen Rekursionsschritt als eine Eingangsgröße; Auswählen, auf Basis der geschätzten Konfidenzwerte, einer der Hypothesen als Fahrbahnmodell für das Umfeld eines Fahrzeugs zum aktuellen Rekursionsschritt.The invention relates to a method and a device for determining a roadway model by means of recursive estimation as well as a vehicle. The recursion comprises the following steps: sensory acquisition of observation data which characterize the environment of the vehicle or its movement; Acquiring map data indicative of the environment of the vehicle; Generating a plurality of different hypotheses for the roadway model to be determined in accordance with a parameterized state function, each of the hypotheses representing a possible roadway model for the current recursion step and being characterized by a different association, generated by an appropriate parameterization, of the observation data and map data respectively serving as input variables of the state function; Estimating a confidence value for a predetermined confidence measure for each of the hypotheses of the current recursion step using a recursive estimation method involving at least one hypothesis from the previous recursion step as an input; Select, based on the estimated confidence values, one of the hypotheses as a roadway model for the environment of a vehicle at the current recursion step.
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells für das Umfeld eines Fahrzeugs mittels rekursiven Schätzens sowie ein Fahrzeug mit einer solchen Vorrichtung. The invention relates to a method and a device for determining a roadway model for the surroundings of a vehicle by means of recursive estimation and to a vehicle having such a device.
Moderne Fahrzeuge sind bereits heute mit Fahrerassistenzsystemen ausgestattet, welche bis zu einem gewissen Grad in das Fahrverhalten des Fahrzeugs eingreifen, d.h. Richtungsänderungen, Brems- und/oder Beschleunigungsvorgänge einleiten können. Dazu ist es unter anderem notwendig, den Fahrbahnverlauf mit den dem Fahrzeug zur Verfügung stehenden Ressourcen möglichst präzise vorhersagen zu können, um das Fahrverhalten des Fahrzeugs bzw. des Fahrerassistenzsystems darauf abzustimmen. Von besonderer Bedeutung ist die Vorhersage des Fahrbahnverlaufs dabei für Fahrzeuge, die zum hochautomatisierten Fahren ("HAF") oder gar autonomen Fahren eingerichtet sind, so dass sich das Fahrzeug dabei autonom oder weitgehend autonom fortbewegen kann. Beim hochautomatisierten Fahren erfolgt die Steuerung des Fahrzeugs überwiegend vollständig automatisiert, und der Fahrer muss nur in wenigen bestimmten Ausnahmesituationen, die das HAF-System zumindest nicht ausreichend sicher beherrscht, selbst eingreifen und die Steuerung des Fahrzeugs übernehmen. Beim autonomen Fahren erfolgt die Steuerung des Fahrzeugs dagegen grundsätzlich vollständig automatisiert und der Fahrer muss weder selbst eingreifen noch das automatisierte Fahren überwachen. Modern vehicles are already equipped with driver assistance systems, which to a certain extent interfere with the handling of the vehicle, i. Direction changes, braking and / or acceleration operations can initiate. For this purpose, among other things, it is necessary to be able to predict the road course with the resources available to the vehicle as precisely as possible in order to tune the driving behavior of the vehicle or the driver assistance system thereon. Of particular importance is the prediction of the course of the lane for vehicles that are set up for highly automated driving ("HAF") or even autonomous driving, so that the vehicle can move autonomously or largely autonomously. In highly automated driving, the control of the vehicle is predominantly completely automated, and the driver only has to intervene and take over the control of the vehicle in a few specific exceptional situations, which the HAF system at least does not sufficiently control. In autonomous driving, however, the control of the vehicle is always completely automated and the driver does not have to intervene even monitor automated driving.
Üblicherweise werden zur Vorhersage des Fahrbahnverlaufs Sensordaten oder Kartendaten, aus denen das Umfeld des Fahrzeugs betreffende Information hervorgeht, verwendet, oder beide Arten von Daten sogar fusioniert. Dabei ist es eine besondere Herausforderung, aus der Vielzahl der möglichen Kombinationen von Sensordaten und/oder Kartendaten diejenige zu finden, welche den tatsächlich vorliegenden Fahrbahnverlauf am verlässlichsten wiedergibt. Usually, to predict the lane course, sensor data or map data indicative of the environment of the vehicle is used, or even both types of data are fused. It is a particular challenge to find from the large number of possible combinations of sensor data and / or map data that which most faithfully reflects the actually existing road course.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, eine verbesserte Ermittlung des Fahrbahnverlaufs, insbesondere als Grundlage für eine automatisierte Steuerung eines Fahrzeugs, zu ermöglichen. It is an object of the invention to enable an improved determination of the road course, in particular as a basis for an automated control of a vehicle.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells gemäß Anspruch 1, ein darauf beruhendes Verfahren gemäß Anspruch 11 zum Steuern eines Fahrzeugs, eine Vorrichtung gemäß Anspruch 12 zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells sowie ein Fahrzeug gemäß Anspruch 14, das eingerichtet ist das Verfahren gemäß Anspruch 1 auszuführen. This object is achieved by a method for determining a roadway model according to
Ein erster Aspekt der Erfindung betrifft dementsprechend ein Verfahren zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells für das Umfeld eines Fahrzeugs mittels rekursiven Schätzens, wobei jede Rekursion die folgenden Schritte aufweist: Sensorisches Erfassen von Beobachtungsdaten, die das Umfeld des Fahrzeugs oder dessen Bewegung kennzeichnen; Erfassen von Kartendaten, welche das Umfeld des Fahrzeugs kartographisch kennzeichnen; Generieren einer Mehrzahl verschiedener Hypothesen für das zu ermittelnde Fahrbahnmodell gemäß einer parametrisierten Zustandsfunktion, wobei jede der Hypothesen ein mögliches Fahrbahnmodell für den aktuellen Rekursionsschritt darstellt und durch eine mittels einer entsprechenden Parametrierung erzeugten unterschiedliche Assoziation der jeweils als Eingangsgrößen der Zustandsfunktion dienenden Beobachtungsdaten und Kartendaten gekennzeichnet ist; Schätzen eines Konfidenzwerts bezüglich eines vorbestimmten Konfidenzmaßes für jede der Hypothesen des aktuellen Rekursionsschritts mittels eines rekursiven Schätzverfahrens unter Einbeziehung wenigstens einer Hypothese aus dem vorausgegangenen Rekursionsschritt als eine Eingangsgröße; Auswählen, auf Basis der geschätzten Konfidenzwerte, einer der Hypothesen als Fahrbahnmodell für das Umfeld eines Fahrzeugs zum aktuellen Rekursionsschritt. A first aspect of the invention accordingly relates to a method for determining a roadway model for the surroundings of a vehicle by means of recursive estimation, each recursion comprising the following steps: sensory acquisition of observation data which characterize the surroundings of the vehicle or its movement; Acquiring map data which cartographically characterizes the environment of the vehicle; Generating a plurality of different hypotheses for the roadway model to be determined in accordance with a parameterized state function, each of the hypotheses representing a possible roadway model for the current recursion step and being characterized by a different association, generated by an appropriate parameterization, of the observation data and map data respectively serving as input variables of the state function; Estimating a confidence value for a predetermined confidence measure for each of the hypotheses of the current recursion step using a recursive estimation method involving at least one hypothesis from the previous recursion step as an input; Select, based on the estimated confidence values, one of the hypotheses as a roadway model for the environment of a vehicle at the current recursion step.
Unter einem "Fahrbahnmodell" im Sinne der Erfindung ist eine modellhafte Beschreibung von Eigenschaften eines Fahrbahnverlaufs im Umfeld, insbesondere im Vorfeld eines Fahrzeugs, zu verstehen, die insbesondere auch die Position und/oder Orientierung des Fahrzeugs relativ zu dem Fahrbahnverlauf angeben kann. Diese Eigenschaften des Fahrbahnverlaufs können insbesondere eine Richtung, Breite oder Krümmung der Fahrbahn, eine Anzahl von deren nebeneinanderliegenden Fahrspuren, die Position des Fahrzeugs bezüglich der Fahrspuren (zum Beispiel Fahrzeug befindet sich auf der linken, der mittleren oder der rechten von drei Fahrspuren), und/oder eine Ausrichtung des Fahrzeugs auf den Fahrspuren (zum Beispiel mit unterschiedlichen Gierwinkeln) angeben. A "roadway model" in the sense of the invention is a model description of properties of a roadway course in the environment, in particular in the apron of a vehicle to understand, which can also indicate the position and / or orientation of the vehicle relative to the road course in particular. These characteristics of the lane course may in particular be a direction, width or curvature of the lane, a number of their adjacent lanes, the position of the vehicle with respect to the lanes (for example vehicle is on the left, the middle or the right of three lanes), and indicate an orientation of the vehicle on the lanes (for example, with different yaw angles).
Oft liefern die für ein Fahrzeugumfeld sensorisch erfassten Beobachtungsdaten und die dazu erfassten Kartendaten keine vollständig übereinstimmende Beschreibung des Fahrzeugumfelds, so dass im Rahmen einer Fusion dieser Daten ein mit möglichst hoher Wahrscheinlichkeit die Wirklichkeit zumindest in guter Näherung beschreibendes Fahrbahnmodell ermittelt werden muss. Im Rahmen des Verfahrens können daher unterschiedliche Assoziationen der als Eingangsgrößen der Zustandsfunktion dienenden Beobachtungsdaten und Kartendaten gebildet werden, die zu unterschiedlichen Interpretation des Umfelds des Fahrzeugs führen können, insbesondere zu unterschiedlichen Fahrbahnverläufen und/oder unterschiedlichen Positionen bzw. Ausrichtungen des Fahrzeugs bezüglich der Fahrbahnverläufe. Diese verschiedenen Interpretationen des Umfelds des Fahrzeugs resultieren in verschiedenen Hypothesen des Fahrbahnverlaufs. Die verschiedenen Hypothesen können dabei aus einem Ausgangssatz von vorgegebenen Hypothesen ausgewählt werden und entsprechen verschiedenen Fahrbahnmodellen. Frequently, the observation data sensed by a vehicle environment and the map data acquired for this purpose do not provide a completely consistent description of the vehicle environment, so that in the context of a fusion of these data, a roadway model describing the reality with as high a probability as possible, at least to a good approximation, must be determined. In the context of the method, therefore, different associations of the observation data and map data serving as input variables of the state function can be formed, which can lead to a different interpretation of the surroundings of the vehicle, in particular to different road courses and / or different positions or orientations of the vehicle with respect to the road courses. These different interpretations of the environment of the vehicle result in different hypotheses of the course of the road. The different hypotheses can be selected from an initial set of given hypotheses and correspond to different roadway models.
Mit Hilfe des Verfahrens können anders als bei herkömmlichen Schätzverfahren zu jedem Rekursionsschritt mehrere alternative Hypothesen aufgestellt, bewertet und ggf. zum nächsten Rekursionsschritt hin weiterentwickelt werden, so dass die Effektivität, insbesondere die Zuverlässigkeit der Schätzung, bei der Bestimmung des Fahrbahnmodells erhöht wird. With the aid of the method, unlike conventional estimation methods, several alternative hypotheses can be set up for each recursion step, evaluated and possibly further developed to the next recursion step, so that the effectiveness, in particular the reliability of the estimation, is increased in the determination of the roadway model.
Nachfolgend werden bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung und deren Weiterbildungen beschrieben, die jeweils, soweit dies nicht ausdrücklich oder technisch ausgeschlossen ist, beliebig miteinander kombiniert werden können. Hereinafter, preferred embodiments of the invention and their developments are described, each of which, unless this is expressly or technically excluded, can be combined as desired.
Gemäß einer ersten bevorzugten Ausführungsform wird zur Initialisierung des Verfahrens wenigstens eine Hypothese aus solch einem Ausgangssatz von vorgegebenen Hypothesen ausgewählt. Diese wenigstens eine Hypothese dient im folgenden Rekursionsschritt als Eingangsgröße beim Schätzen des Konfidenzwerts mittels des rekursiven Schätzverfahrens. According to a first preferred embodiment, at least one hypothesis from such an initial set of predetermined hypotheses is selected to initialize the method. This at least one hypothesis serves in the following recursion step as an input variable in estimating the confidence value by means of the recursive estimation method.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform erfolgt das sensorische Erfassen der Beobachtungsdaten, mittels Sensoren, die selbst Teil des Fahrzeugs bzw. daran oder darin angebracht sind. Solche Sensoren können insbesondere Geschwindigkeitssensoren, Beschleunigungssensoren, Kameras, Lidar-Sensoren, Radar-Sensoren und/oder Ultraschallsensoren sein. Bevorzugt sind die Sensoren konfiguriert bereits unmittelbar solche Daten zu liefern die als Beobachtungsdaten dienen können und anhand derer das Fahrzeugumfeld und/oder eine Bewegung des Fahrzeugs unmittelbar beschrieben werden kann (sog. high-level-Daten). Alternativ oder zusätzlich können die Sensoren auch konfiguriert sein, Rohdaten (sog. low-level-Daten) zu liefern, aus denen erst Beobachtungsdaten abgeleitet werden müssen, um etwa Objekte, insbesondere Fahrspurmarkierungen, andere Fahrzeuge und/oder Randbebauungen o.ä., zu erkennen und in Form von high-level-Daten zu kennzeichnen. Die Kartendaten werden bevorzugt einer, vorzugsweise ständig oder zumindest regelmäßig aktualisierten, Karte entnommen. Sowohl Beobachtungsdaten als auch Kartendaten erlauben unter anderem Rückschlüsse auf den weiteren Fahrbahnverlauf. Mittels des Verfahrens und der damit einhergehenden Fusion dieser beider Datenarten können besonders genaue und zuverlässige Fahrbahnmodelle erstellt werden. In accordance with a further preferred embodiment, the sensory acquisition of the observation data takes place by means of sensors which are themselves part of the vehicle or attached thereto or in it. Such sensors may, in particular, be speed sensors, acceleration sensors, cameras, lidar sensors, radar sensors and / or ultrasound sensors. Preferably, the sensors are already configured to directly provide such data that can serve as observation data and by means of which the vehicle environment and / or movement of the vehicle can be described directly (so-called high-level data). Alternatively or additionally, the sensors can also be configured to supply raw data (so-called low-level data) from which observation data must first be derived, for example objects, in particular lane markings, other vehicles and / or edge structures or the like recognize and mark in the form of high-level data. The map data are preferably taken from a map, preferably constantly or at least regularly updated. Both observation data and map data allow, among other things, conclusions about the further course of the road. By means of the method and the associated fusion of these two types of data, particularly accurate and reliable roadway models can be created.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform geht durch das Schätzen des Konfidenzwerts mittels des rekursiven Schätzverfahrens eine Historie der Mehrzahl von Hypothesen in die Bewertung der Relevanz der Hypothesen des aktuellen Rekursionsschrittes mit ein. Eine relevante Hypothese entspricht dabei einem wahrscheinlichen Fahrbahnverlauf, wobei die Wahrscheinlichkeit durch den Konfidenzwert gegeben ist. Durch die Berücksichtigung der Historie der Mehrzahl von Hypothesen wird ein besonders zuverlässiges Schätzen des Konfidenzwerts ermöglicht. According to a further preferred embodiment, by estimating the confidence value by means of the recursive estimation method, a history of the plurality of hypotheses is included in the evaluation of the relevance of the hypotheses of the current recursion step. A relevant hypothesis corresponds to a probable lane course, the probability being given by the confidence value. By considering the history of the plurality of hypotheses, a particularly reliable estimation of the confidence value is made possible.
Insgesamt wird dadurch, dass das Fahrbahnmodell aus einer Mehrzahl von Hypothesen anhand des durch rekursives Schätzen gewonnenen Konfidenzwerts eines Konfidenzmaßes bestimmt wird, die Vorhersage des Fahrbahnverlaufs besonders zuverlässig. Overall, by determining the roadway model from a plurality of hypotheses on the basis of the confidence value of a confidence measure obtained by recursive estimation, the prediction of the roadway course becomes particularly reliable.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird das rekursive Schätzen mittels eines Kalman-Filters durchgeführt. Dadurch kann der Schätzvorgang vorteilhaft in Echtzeit durchgeführt werden. Der Kalman-Filter ist zudem besonders für das rekursive Schätzen von Hypothesen basierend auf Hypothesen eines vorausgehenden Rekursionsschritts geeignet, weil er dabei direkt einen Konfidenzwert der geschätzten Hypothese, insbesondere deren Wahrscheinlichkeit, liefert. Bevorzugt berechnet sich der Konfidenzwert dabei aus der Wahrscheinlichkeit der mittels Messung erhaltenen Beobachtungsdaten bei gegebenen erwarteten Beobachtungsdaten bzw. Messergebnissen als die bedingte Wahrscheinlichkeit P(z_t|c_{1:t}), wobei z_t die Beobachtung bzw. Messung zum aktuellen Zeitpunkt t repräsentiert und c_{1:t} die Assoziationen zwischen Messungen und Elementen des zu schätzenden Fahrbahnmodells (Zustandsvektor) beinhaltet. In einer bevorzugten Weiterbildung ist das Kalman-Filter ein sog. unscented Kalman-Filter. Dadurch können auch nichtlineare Zusammenhänge in der Historie der Hypothesen und/oder den Eingangsgrößen berücksichtigt bzw. genähert und insbesondere Hypothesen besonders zuverlässig geschätzt werden. In einer anderen bevorzugten Weiterbildung ist das Kalman-Filter ein sog. extended Kalman-Filter. According to another preferred embodiment, the recursive estimation is performed by means of a Kalman filter. As a result, the estimation process can advantageously be carried out in real time. The Kalman filter is also particularly suited for the recursive estimation of hypotheses based on hypotheses of a previous recursion step because it directly provides a confidence value of the estimated hypothesis, in particular its probability. The confidence value is preferably calculated from the probability of the observation data obtained by measurement given the expected observation data or measurement results as the conditional probability P (z_t | c_ {1: t}), where z_t represents the observation or measurement at the current time t and c_ {1: t} which contains associations between measurements and elements of the road model to be estimated (state vector). In a preferred development, the Kalman filter is a so-called unscented Kalman filter. As a result, nonlinear relationships in the history of the hypotheses and / or the input variables can also be taken into account or approximated and, in particular, hypotheses can be estimated particularly reliably. In another preferred embodiment, the Kalman filter is a so-called extended Kalman filter.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird beim Schritt des Auswählens einer der Hypothesen als Fahrbahnmodell für das Umfeld eines Fahrzeugs zum aktuellen Rekursionsschritt diejenige Hypothese mit dem besten, insbesondere dem höchsten, Konfidenzwert ausgewählt. So wird die Wahrscheinlichkeit maximiert, dass das Fahrbahnmodell dem realen Fahrbahnverlauf, zumindest im Wesentlichen, entspricht. Zudem kann die Auswahl der Hypothese auf diese Weise mit besonders geringem Rechenaufwand bewirkt werden, was dessen Echtzeitfähigkeit unterstützt. According to a further preferred embodiment, in the step of selecting one of the hypotheses as a roadway model for the environment of a vehicle at the current recursion step, that hypothesis having the best, in particular the highest, confidence value is selected. Thus, the probability is maximized that the roadway model corresponds to the real roadway course, at least essentially. In addition, the Selection of the hypothesis can be effected in this way with very little computational effort, which supports its real-time capability.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird beim Generieren der Mehrzahl verschiedener Hypothesen für das zu ermittelnde Fahrbahnmodell zumindest eine der Hypothesen aus dem vorangegangenen Rekursionsschritt in Abhängigkeit von den Beobachtungsdaten oder den Kartendaten in mehrere verschiedene Hypothesen für den aktuellen Rekursionsschritt rekursiv weiterentwickelt. Dabei wird die Weiterentwicklung bevorzugt anhand einer Schätzung, insbesondere durch Anwenden eines Kalman-Filters, durchgeführt. Vorzugsweise geht dabei eine mittels einer entsprechenden Parametrierung erzeugte unterschiedliche Assoziation der Beobachtungsdaten und/oder Kartendaten in die Weiterentwicklung ein, so dass die durch Anwendung des Kalman-Filters geschätzten Hypothesen des aktuellen Rekursionsschritts durch aktuelle Beobachtungsdaten und Kartendaten charakterisiert sind. In accordance with a further preferred embodiment, when generating the plurality of different hypotheses for the roadway model to be determined, at least one of the hypotheses from the previous recursion step is recursively developed as a function of the observation data or the map data into a plurality of different hypotheses for the current recursion step. The further development is preferably carried out on the basis of an estimate, in particular by applying a Kalman filter. Preferably, a different association of the observation data and / or map data generated by means of a corresponding parameterization is incorporated into the further development, so that the hypotheses of the current recursion step estimated using the Kalman filter are characterized by current observation data and map data.
Trotz eines initial hohen Konfidenzwerts kann sich eine Hypothese im Laufe der Zeit, d.h. unter Weiterentwicklung mit ständig aktualisierten Beobachtungsdaten und Kartendaten, jedoch auch als falsch herausstellen. Durch die Weiterentwicklung mehrerer verschiedener Hypothesen kann in einem solchen Fall vorteilhaft für die Auswahl weiterer Fahrbahnmodelle in einem oder mehreren folgenden Rekursionsschritten auf eine andere der Mehrzahl verschiedener weiterentwickelter Hypothesen bzw. daraus durch Weiterentwicklung entstehenden Hypothesen für den Rekursionsschritt bzw. die folgenden Rekursionsschritte zurückgegriffen werden, insbesondere dann, wenn der Konfidenzwert der verschiedenen alternativen Hypothesen jenen der bisher wahrscheinlichsten Hypothesen erreicht oder überschreitet. Despite an initially high confidence value, a hypothesis may evolve over time, i. under development with constantly updated observation data and map data, but also turn out to be wrong. By further developing a number of different hypotheses, in such a case it is advantageously possible to resort to another of the plurality of further developed hypotheses for the selection of further roadway models or the hypotheses resulting from further development for the recursion step or the following recursion steps, in particular in one or more subsequent recursion steps when the confidence value of the various alternative hypotheses reaches or exceeds those of the most probable hypotheses so far.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird, um die Robustheit des Verfahrens zu erhöhen, die als Fahrbahnmodell des vorausgegangenen Rekursionsschritt ausgewählte Hypothese auch als Hypothese für den aktuellen Rekursionsschritt zur Verfügung gestellt, jedoch mit einer gegenüber dem vorausgegangenen Rekursionsschritt reduzierten, insbesondere einer diesbezüglich unterdurchschnittlichen, Wahrscheinlichkeit. Diese Hypothese wird dann im aktuellen Rekursionsschritt nur dann als Fahrbahnmodell ausgewählt, wenn die anderen Hypothesen des aktuellen Rekursionsschrittes demgegenüber unwahrscheinlicher sind, also auch absolut gesehen eine nur geringe Wahrscheinlichkeit aufweisen. Das kann insbesondere dann der Fall sein, wenn für solche Hypothesen die Assoziation der Beobachtungsdaten und Kartendaten fehlerhaft bzw. die Beobachtungsdaten und/oder die Kartendaten selbst fehlerhaft sind. According to a further preferred embodiment, in order to increase the robustness of the method, the hypothesis selected as the lane model of the previous recursion step is also made available as a hypothesis for the current recursion step, but with a reduced probability compared to the previous recursion step, in particular a below-average likelihood. This hypothesis is then selected in the current recursion step only as a roadway model, if the other hypotheses of the current recursion step are unlikely, and therefore in absolute terms have a low probability. This may be the case in particular if, for such hypotheses, the association of the observation data and map data is faulty or the observation data and / or the map data themselves are faulty.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird die Schätzung der Hypothesen im aktuellen Rekursionsschritt und/oder deren Weiterentwicklung in jeweils eine oder mehrere verschiedene Hypothesen für den nächsten Rekursionsschritt parallel auf einer Mehrzahl von Prozessoren oder Prozessorkernen durchgeführt. Bevorzugt entspricht dabei die Anzahl der parallel verwendeten Prozessoren bzw. Prozessorkerne der Anzahl der verschiedenen zu schätzenden bzw. bei der Weiterentwicklung zu erzeugenden Hypothesen. Dies ist möglich, da die unterschiedlichen Schätzungen bzw. Weiterentwicklungen vollkommen unabhängig voneinander sind und nur von der jeweiligen Assoziation der Beobachtungsdaten und Kartendaten abhängen. Dadurch kann das Fahrbahnmodell für das Umfeld eines Fahrzeugs besonders effizient ermittelt werden. According to a further preferred embodiment, the estimation of the hypotheses in the current recursion step and / or their further development into respectively one or more different hypotheses for the next recursion step is performed in parallel on a plurality of processors or processor cores. In this case, the number of processors or processor cores used in parallel preferably corresponds to the number of different hypotheses to be estimated or to be generated during further development. This is possible because the different estimates or developments are completely independent of each other and depend only on the respective association of the observation data and map data. As a result, the roadway model for the environment of a vehicle can be determined particularly efficiently.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird die zumindest eine Hypothese aus dem vorangegangenen Rekursionsschritt, die in eine oder mehrere Hypothesen für den aktuellen Rekursionsschritt weiterentwickelt wird, auf einem der folgenden Wege oder einer Kombination aus wenigstens zwei dieser Wege ausgewählt: (i) Filterung mittels eines statistischen Partikelfilters (ii) Anwenden eines Branch-and-Bound-Algorithmus (iii) Auswahl einer echten Untermenge von n Hypothesen aus der Menge der Hypothesen des vorangegangenen Rekursionsschritts, wobei die Hypothesen der Untermenge innerhalb der Menge der Hypothesen die n besten Konfidenzwerte aufweisen mit n ≧ 1, vorzugsweise n ≧ 2. Gemäß bevorzugter Weiterbildungen dieser Ausführungsform kann optional vor der Auswahl gemäß einer oder einer Kombination mehrerer der Wege (i) bis (iii) als Weiterer Schritt eine Mustererkennung durchgeführt werden bezüglich der Konfidenzwertverteilung über die Menge der Hypothesen aus wenigstens einem dem vorangegangenen Rekursionsschritt noch vorgelagerten Rekursionsschritt und eine Entscheidung über die Weiterentwicklung dieser Hypothese des vorangegangenen Rekursionsschritts auf Basis eines bezüglich dieser Konfidenzwertverteilung erkannten Musters getroffen werden. Auf diese Weise kann die Anzahl der nachfolgend noch für die Auswahl einer oder mehrerer Hypothesenaus dem vorangegangenen Rekursionsschritt zu untersuchenden Hypothesen vorab reduziert werden, was insbesondere zu Effizienzgewinnen führen kann. Insbesondere kann dabei ein Teil der Historie der Hypothesen identifiziert werden, in den fehlerhafte und/oder unzuverlässige Eingangsgrößen eingegangen sind. Dies kann bei der Weiterentwicklung von Hypothesen berücksichtigt werden, insbesondere indem solche Hypothesen, die auf fehlerhaften und/oder unzuverlässigen Eingangsgrößen basieren, verworfen bzw. nicht für eine Weiterentwicklung beachtet werden. Dadurch kann die Menge der Hypothesen, die weiterentwickelt werden sollen, vorteilhaft verringert werden, ohne die Qualität der Fahrbahnmodellermittlung wesentlich negativ zu beeinflussen. According to a further preferred embodiment, the at least one hypothesis from the previous recursion step developed into one or more hypotheses for the current recursion step is selected in one of the following ways or a combination of at least two of these ways: (i) filtering by means of a statistical Particle Filter (ii) Applying a Branch-and-Bound Algorithm (iii) Selection of a true subset of n hypotheses from the set of hypotheses of the previous recursion step, where the hypotheses of the subset within the set of hypotheses have the n best confidence values with n ≧ 1, preferably n ≧ 2. According to preferred developments of this embodiment, optionally before the selection according to one or a combination of several of the ways (i) to (iii) as a further step, a pattern recognition can be performed with respect to the confidence value distribution over the set of hypotheses of at least a recursion step still preceding the previous recursion step and a decision on the further development of this hypothesis of the previous recursion step on the basis of a pattern recognized with respect to this confidence value distribution. In this way, the number of hypotheses to be subsequently examined for the selection of one or more hypotheses from the previous recursion step can be reduced in advance, which in particular can lead to efficiency gains. In particular, it is possible to identify part of the history of the hypotheses into which erroneous and / or unreliable input variables have been received. This can be taken into account in the further development of hypotheses, in particular by discarding such hypotheses, which are based on erroneous and / or unreliable input variables, or not for further development. Thus, the amount of hypotheses to be developed can be advantageously reduced without sacrificing quality the road model determination to affect significantly negative.
Durch ein, bevorzugt kontinuierliches bzw. regelmäßiges Aussortieren von Hypothesen, die nicht mehr weiterentwickelt werden, insbesondere durch Verwendung einer oder mehrere der vorgenannten Varianten (i) bis (iii), kann vorteilhaft die Komplexität bzw. Breite des sich rekursiv entwickelnden Hypothesenbaums und somit auch der für die weiteren Rekursionsschritte erforderliche Aufwand, insbesondere Rechen- und Speicheraufwand, effektiv begrenzt werden. By one, preferably continuous or regular sorting out of hypotheses that are no longer developed, in particular by using one or more of the aforementioned variants (i) to (iii), advantageously the complexity or width of the recursively developing hypothesis tree and thus also the effort required for the further recursion steps, in particular computation and storage costs, are effectively limited.
Bei der Variante (i) mit einer Auswahl einer oder mehrerer Hypothesen durch die Filterung mittels eines statistischen Partikelfilters werden die eine bzw. mehrere Hypothesen zufällig aus der Menge der Hypothesen des vorangegangenen Rekursionsschritts ausgewählt, wobei die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Hypothese ausgewählt wird, insbesondere proportional zu ihrem Konfidenzwert sein kann. Mit einem solchen Partikelfilter können auch nichtlineare Zusammenhänge in der Historie und/oder der Eingangsgrößen verarbeitet werden. In variant (i) with a selection of one or more hypotheses by the filtering by means of a statistical particle filter, the one or more hypotheses are selected at random from the set of hypotheses of the previous recursion step, the probability that a particular hypothesis is selected, in particular proportional to their confidence level. With such a particle filter also non-linear relationships in the history and / or the input variables can be processed.
Bei der Variante (ii) wird eine Auswahl werden mehrere Hypothesen durch das Anwenden eines aus dem Stand der Technik bekannten Branch-and-Bound-Algorithmus ausgewählt. Bei derartigen Algorithmen wird regelmäßig ein erlaubter Bereich, d.h. hier eine Menge von Hypothesen eines Rekursionsschritts, nach und nach in mehrere Teilmengen aufgespalten (Branch). Mittels geeigneter Schranken (Bound) wird sodann eine möglichst große Anzahl suboptimaler Belegungen (Hypothesen) frühzeitig erkannt und ausgesondert, so dass der zu durchsuchende Lösungsraum für nachfolgende Operationen, d.h. hier die Anzahl weiterzuentwickelnden Hypothesen, klein gehalten wird. In variant (ii), a selection of several hypotheses is selected by applying a branch-and-bound algorithm known in the art. In such algorithms, a permissible range, i. Here a lot of hypotheses of a recursion step, gradually split into several subsets (Branch). By means of suitable bounds (Bound), the largest possible number of suboptimal assignments (hypotheses) is then recognized early and separated out, so that the solution space to be searched for subsequent operations, i. here the number of further developed hypotheses, is kept small.
Bei der Variante (iii) mit einer Auswahl und Weiterentwicklung einer echten Untermenge von n Hypothesen aus der Menge der Hypothesen des vorangegangenen Rekursionsschritts auch Hypothesen ausgewählt und weiterentwickelt, die das Potenzial aufweisen, in einem zukünftigen Rekursionsschritt einen hohen, insbesondere den höchsten, Konfidenzwert aufzuweisen. Weil dabei mehrere Hypothesen weiterentwickelt werden, wird dies auch als „Multihypothesen-Tracking“ bezeichnet. Dadurch kann die Schätzung des Fahrbahnmodels besonders robust gestaltet werden. Insbesondere kann dabei ein Teil der Historie der Hypothesen identifiziert werden, in den fehlerhafte und/oder unzuverlässige Eingangsgrößen eingegangen sind. Dies kann bei der Weiterentwicklung von Hypothesen berücksichtigt werden, insbesondere indem solche Hypothesen, die auf fehlerhaften und/oder unzuverlässigen Eingangsgrößen basieren, verworfen bzw. nicht für eine Weiterentwicklung beachtet werden. Dadurch kann die Menge der Hypothesen, die weiterentwickelt werden sollen, vorteilhaft verringert werden, ohne die Qualität der Fahrbahnmodellermittlung wesentlich negativ zu beeinflussen. In the variant (iii) with a selection and further development of a true subset of n hypotheses from the set of hypotheses of the previous recursion step, hypotheses are also selected and developed which have the potential to have a high, in particular the highest, confidence value in a future recursion step. Because several hypotheses are developed further, this is also referred to as "multi-hypothesis tracking". This makes the estimation of the roadway model particularly robust. In particular, it is possible to identify part of the history of the hypotheses into which erroneous and / or unreliable input variables have been received. This can be taken into account in the further development of hypotheses, in particular by discarding such hypotheses, which are based on erroneous and / or unreliable input variables, or not for further development. As a result, the amount of hypotheses that are to be further developed can advantageously be reduced without significantly adversely affecting the quality of the roadway model determination.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform weisen die sensorisch erfassten Beobachtungsdaten wenigstens eines der folgenden Objekte auf: eine Fahrspurmarkierung, eine Randbebauung, ein feststehendes und/oder bewegtes Hindernis. Vorteilhaft können die Beobachtungsdaten zu einem, insbesondere dynamischen, Umfeldmodell zusammengefasst werden, in welchem kurzfristige Änderungen des realen Fahrbahnverlaufs, insbesondere durch Baustellen und/oder Fahrbahnsperrungen, berücksichtigt sind. Bevorzugt können anhand der Historie der Hypothesen und der Beobachtungsdaten solche Hypothesen identifiziert und ausgeschlossen werden, welche auf falschen, insbesondere nicht aktuellen, Kartendaten basieren. According to a further preferred embodiment, the sensor-recorded observation data comprise at least one of the following objects: a lane marking, an edge development, a stationary and / or moving obstacle. Advantageously, the observation data can be combined into one, in particular dynamic, environmental model in which short-term changes in the real road course, in particular by construction sites and / or road closures, are taken into account. Preferably, based on the history of the hypotheses and the observation data, those hypotheses can be identified and excluded which are based on incorrect, in particular non-current, map data.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform erfolgt das Erzeugen unterschiedlicher Assoziationen der jeweils als Eingangsgrößen der Zustandsfunktion dienenden Beobachtungsdaten und Kartendaten und somit der verschiedenen Hypothesen durch verschiedene Gewichtungen und/oder Auswahlen dieser Eingangsgrößen mittels der Parametrisierung der Zustandsfunktion. Dadurch können, insbesondere bei der Weiterentwicklung von Hypothesen aus einem vorausgehenden Rekursionsschritt, verschiedene Modelle des Umfelds des Fahrzeugs abgebildet und jeweils mittels des Konfidenzmaßes bewertet werden. Dadurch wird eine Mehrzahl von möglichen Fahrbahnmodellen parallel beschrieben. Es ist aber auch möglich, dass unterschiedliche Assoziationen der Beobachtungsdaten und Kartendaten in gleichen Hypothesen für ein Fahrbahnmodell resultieren. Bevorzugt, werden in diesem Fall diese gleichen Hypothesen zu einer einzigen Hypothese zusammengefasst, insbesondere zu einer Hypothese mit einem besonders hohen Konfidenzwert. According to a further preferred embodiment, different associations of the observation data and map data respectively serving as input variables of the state function and thus of the different hypotheses are effected by different weightings and / or selections of these input variables by means of the parameterization of the state function. As a result, in particular in the further development of hypotheses from a preceding recursion step, various models of the environment of the vehicle can be mapped and evaluated in each case by means of the confidence measure. As a result, a plurality of possible roadway models are described in parallel. However, it is also possible that different associations of the observation data and map data result in the same hypothesis for a roadway model. Preferably, in this case, these same hypotheses are combined into a single hypothesis, in particular to a hypothesis with a particularly high confidence value.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird auf Basis der Konfidenzwerteverteilung festgestellt, ob für einen oder mehrere aufeinanderfolgende Rekursionsschritte die Hypothesen mit den besten Konfidenzwerten regelmäßig signifikant von den Kartendaten abweichen. Falls dies der Fall ist, werden die Kartendaten auf Basis des bzw. der ausgewählten Fahrbahnmodelle für diesen bzw. diese Rekursionsschritte korrigiert und/oder die Nichtaktualität der Kartendaten an eine zentrale Infrastruktur zur Bereitstellung der Kartendaten, etwa einen zentralen Kartendatenserver, gemeldet. In der Folge können an der zentralen Infrastruktur, etwa durch einen Kartendienstleister, eine Aktualisierung der Karte durchgeführt und die aktualisierten Kartendaten auch anderen Verkehrsteilnehmern zur Verfügung gestellt werden. Dies ist besonders vorteilhaft bei kurzfristigen Änderungen von Fahrbahnverläufen, insbesondere durch Baustellen und/oder Sperrungen von Fahrspuren, die in einer Karte, insbesondere selbst in hoch-genauen, üblicherweise nicht verzeichnet sind, da hierdurch die Konfidenzwerte von Hypothesen bei wiederholtem Abfahren der geänderten Fahrbahnverläufe durch Übereinstimmung der Beobachtungsdaten und (aktualisierten) Kartendaten steigen. According to a further preferred embodiment, it is determined on the basis of the confidence value distribution whether, for one or more successive recursion steps, the hypotheses with the best confidence values regularly deviate significantly from the map data. If so, the map data is corrected based on the selected road model (s) for that or these recursion steps, and / or the non-updated map data is reported to a central infrastructure for providing the map data, such as a central map data server. As a result, the card can be updated at the central infrastructure, for example by a card service provider, and the updated card data can also be sent to other road users Will be provided. This is particularly advantageous in the case of short-term changes in the course of the road, in particular by construction sites and / or blockages of lanes that are usually not recorded in a map, in particular even in high-precision, since this results in the confidence values of hypotheses when the changed roadway trajectories are repeated Consistency of observation data and (updated) map data increase.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform beträgt die Ortsauflösung der Kartendaten mindestens 25 cm, vorzugsweise mindestens 15 cm, besonders vorzugsweise mindestens 10 cm. Das bedeutet, dass die Kartendaten Strukturen bzw. Objekte, deren Abmessung zumindest in einer Dimension mindestens der jeweiligen Mindestortsauflösung entspricht, durch die Kartendaten repräsentiert werden können bzw. das solche Objekte und Strukturen mit der entsprechenden Genauigkeit repräsentiert werden können. Beispielsweise ist bei einer Ortsauflösung von 25 cm der Fahrbahnverlauf mit einer der Ortsauflösung entsprechenden Genauigkeit von 25 cm durch die Kartendaten abgebildet. Dementsprechend sind auf derart genauen Kartendaten basierende Hypothesen besonders geeignet ausreichend genaue und verlässliche Fahrbahnmodelle zu liefern. According to a further preferred embodiment, the spatial resolution of the map data is at least 25 cm, preferably at least 15 cm, particularly preferably at least 10 cm. This means that the map data structures or objects, the dimension of which corresponds at least in one dimension at least the respective minimum location resolution can be represented by the map data or such objects and structures can be represented with the appropriate accuracy. For example, with a spatial resolution of 25 cm, the road course with an accuracy of 25 cm corresponding to the spatial resolution is represented by the map data. Accordingly, hypotheses based on such accurate map data are particularly suited to provide sufficiently accurate and reliable roadway models.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform werden die ermittelten Fahrbahnmodelle zum zumindest teilautomatisierten, vorzugsweise hochautomatisierten oder autonomen Fahren des Fahrzeugs verwendet. Aufgrund der hohen Zuverlässigkeit des in jedem Rekursionsschritt geschätzten Fahrbahnmodells und/oder den mehreren pro Rekursionsschritt weiterentwickelten Hypothesen kann das Fahrzeug besonders sicher bzw. flexibel geführt werden. According to a further preferred embodiment, the determined roadway models are used for at least partially automated, preferably highly automated or autonomous driving of the vehicle. Due to the high reliability of the road model estimated in each recursion step and / or the multiple hypotheses developed further per recursion step, the vehicle can be guided particularly securely or flexibly.
Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform werden, insbesondere beim zumindest teilautomatisierten, vorzugsweise hochautomatisierten oder autonomen Fahren, erfolgt die Schätzung des Konfidenzwertes und/oder die Weiterentwicklung mindestens einer aktuellen Hypothesen in eine oder mehrere Hypothesen für den nächsten Rekursionsschritt nur auf Basis der Kartendaten, wenn erkannt wird, dass die Beobachtungsdaten nicht verfügbar oder fehlerhaft sind. Dies ist insbesondere dann vorteilhaft, wenn die Beobachtungsdaten oder zumindest ein Teil der Beobachtungsdaten etwa aufgrund eines Sensorausfalls oder -defekts nicht oder nur fehlerbehaftet zur Verfügung stehen. Vorzugsweise kann das Fahrzeug anhand einer als Fahrbahnmodell ausgewählten, ausschließlich oder zumindest im Wesentlichen auf Kartendaten basierenden Hypothese, in einen sicheren Zustand überführt werden, insbesondere die Geschwindigkeit des Fahrzeugs verringert und/oder ein Nothalt durchgeführt werden, bei dem das Fahrzeug zum Stillstand kommt, insbesondere, soweit vorhanden auf einem Seitenstreifen oder einem anderen als sicher einzustufenden Fahrbahnbereich, wie etwa einem nahen Parkplatz. According to a further preferred embodiment, in particular in the case of at least partially automated, preferably highly automated or autonomous driving, the estimation of the confidence value and / or the further development of at least one current hypothesis into one or more hypotheses for the next recursion step takes place only on the basis of the map data, if it is detected that the observation data is unavailable or incorrect. This is advantageous in particular when the observation data or at least part of the observation data is not available or is only available with errors, for example because of a sensor failure or defect. Preferably, the vehicle can be converted into a safe state on the basis of a hypothesis selected as a roadway model based exclusively or at least essentially on map data, in particular the speed of the vehicle is reduced and / or an emergency stop is carried out, in which the vehicle comes to a standstill, in particular , if available on a side lane or other safe lane area, such as a nearby car park.
Ein zweiter Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Steuern eines Fahrzeugs mit den Schritten: Ermitteln wenigstens eines Fahrbahnmodells gemäß dem Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung, insbesondere gemäß einer oder mehrerer der hierin beschriebenen Ausführungsformen und Weiterbildungen dazu; und Steuern des Fahrzeugs im Rahmen eines teilautomatisierten, hochautomatisierten oder autonomen Fahrbetriebs des Fahrzeugs auf Basis des wenigstens einen ermittelten Fahrbahnmodells. So können die ermittelten Fahrbahnmodelle zur Implementierung von automatisiertem Fahren von Fahrzeugen, insbesondere Kraftfahrzeugen, vorteilhaft verwendet werden. A second aspect of the invention relates to a method for controlling a vehicle comprising the steps of: determining at least one roadway model according to the method according to the first aspect of the invention, in particular according to one or more of the embodiments and refinements described herein; and controlling the vehicle as part of a semi-automated, highly automated or autonomous driving operation of the vehicle based on the at least one determined roadway model. Thus, the determined roadway models for implementing automated driving of vehicles, in particular motor vehicles, can be advantageously used.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden die ermittelten Fahrbahnmodelle nur auf vorgegebenen Strecken zum zumindest teilautomatisierten, vorzugsweise hochautomatisierten oder autonomen Fahren des Fahrzeugs verwendet. Die Auswahl der vorgegebenen Strecken kann dabei insbesondere abhängig vom Streckentyp (etwa Autobahn, Landstraße, Ortsstraße o.ä.) und von der Qualität des dafür verfügbaren Kartenmaterials erfolgen. Auf diese Weise kann das erforderliche Sicherheitsniveau für das automatisierte Fahren gewährleistet werden, da ungeeignete Streckenabschnitte manuell oder jedenfalls mit einem zu einem geringeren Grad automatisierten Fahrbetriebsmodus gefahren werden müssen, so dass der Fahrer selbst die erforderliche zusätzliche Sicherheit leisten kann, wenn diese nicht allein in einem automatisierten Fahrbetrieb auf Basis der ermittelten Fahrbahnmodelle möglich ist oder erscheint. According to a preferred embodiment, the determined roadway models are used only on predetermined routes for at least partially automated, preferably highly automated or autonomous driving of the vehicle. The selection of the predetermined routes can be done in particular depending on the type of line (such as highway, highway, local road or similar) and the quality of the available map material. In this way, the required level of safety for automated driving can be ensured, since unsuitable sections have to be driven manually or at least with a to a lesser degree automated driving mode, so that the driver can provide the additional security required, if not alone in one automated driving on the basis of the determined roadway models is possible or appears.
Ein dritter Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Ermitteln eines Fahrbahnmodells für das Umfeld eines Fahrzeugs mittels rekursiven Schätzens. Sie weist eine Sensorvorrichtung zur Erfassung von Beobachtungsdaten, die das Umfeld des Fahrzeugs oder dessen Bewegung kennzeichnen, und einen Speicher zum Speichern von Kartendaten, die das Umfeld des Fahrzeugs kennzeichnen, sowie eine Verarbeitungseinheit, die zum Ausführen des Verfahrens gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung eingerichtet ist, auf. A third aspect of the invention relates to a device for determining a roadway model for the surroundings of a vehicle by means of recursive estimation. It has a sensor device for acquiring observation data which characterize the surroundings of the vehicle or its movement, and a memory for storing map data which characterizes the surroundings of the vehicle, and a processing unit which is set up for carrying out the method according to the first aspect of the invention is on.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform weist die Vorrichtung eine Kommunikationseinheit auf, welche dazu eingerichtet ist, Hypothesen für das zu ermittelnde Fahrbahnmodell und/oder Beobachtungsdaten an eine zentrale Infrastruktur, etwa einen zentralen Server, zu senden und von dieser zentralen Infrastruktur Hypothesen zu empfangen. Dabei ist die Verarbeitungseinheit dazu eingerichtet, die empfangenen Hypothesen bei der Auswahl einer der Hypothesen als Fahrbahnmodell für das Umfeld des Fahrzeugs mit einzubeziehen. Vorzugsweise wurden die von der Vorrichtung empfangenen Hypothesen zuvor von anderen Fahrzeugen an die zentrale Infrastruktur gesendet, so dass diese Hypothesen insbesondere auf einem Umfeldmodell der anderen Fahrzeuge basieren. Alternativ oder zusätzlich können die empfangenen Hypothesen auch von der zentralen Infrastruktur basierend auf Beobachtungsdaten, die insbesondere von anderen Fahrzeugen an die zentrale Infrastruktur gesendet wurden, generiert werden. In der Gesamtheit der von dem bzw. über die zentrale Infrastruktur übertragenen Hypothesen wird der reale Fahrbahnverlauf mit besonders hoher Wahrscheinlichkeit durch eine der Hypothesen wiedergegeben. Durch das Konzentrieren von Informationen durch Hypothesen und/oder Beobachtungsdaten in der zentralen Infrastruktur weisen die von der zentralen Infrastruktur übertragenen Hypothesen besonders hohe Konfidenzwerte auf. According to a preferred embodiment, the device has a communication unit which is set up to send hypotheses for the roadway model to be determined and / or observation data to a central infrastructure, such as a central server, and to receive hypotheses from this central infrastructure. In this case, the processing unit is adapted to the hypotheses involved in selecting one of the hypotheses as a roadway model for the environment of the vehicle. Preferably, the hypotheses received by the device were previously sent by other vehicles to the central infrastructure, so that these hypotheses are based in particular on an environmental model of the other vehicles. Alternatively or additionally, the received hypotheses can also be generated by the central infrastructure based on observation data, which in particular were sent by other vehicles to the central infrastructure. In the entirety of the hypotheses transmitted by or via the central infrastructure, the actual course of the lane is most probably reproduced by one of the hypotheses. By concentrating information through hypotheses and / or observation data in the central infrastructure, the hypotheses transmitted by the central infrastructure have particularly high confidence values.
Wie schon im Zusammenhang mit dem Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung, bzw. einer seiner Ausführungsformen im Einzelnen beschrieben, kann die zentrale Infrastruktur zugleich auch zur zentralen Bereitstellung der Kartendaten dienen und diese einer Vielzahl von Fahrzeugen zur Verfügung stellen sowie gegebenenfalls Korrekturinformationen zu den Kartendaten von diesen erhalten, um darauf beruhend Aktualisierungen der Kartendaten vorzunehmen. Dementsprechend ist die Vorrichtung gemäß einer bevorzugten Weiterbildung auch eingerichtet, über die Kommunikationseinheit Informationen an eine solche zentrale Infrastruktur zu senden, die einen Aktualisierungsbedarf der Kartendaten angeben und bevorzugt auch erfasste Beobachtungsdaten oder daraus abgeleitete Aktualisierungsinformationen enthalten, auf deren Basis eine Aktualisierung der Karte erfolgen kann. As already described in detail in connection with the method according to the first aspect of the invention, or one of its embodiments, the central infrastructure can also serve for the central provision of the map data and make it available to a large number of vehicles and optionally correction information for the map data from them to make updates to the map data based thereon. Accordingly, according to a preferred development, the device is also set up to send information via the communication unit to such a central infrastructure, which specifies a need for updating the map data and preferably also contains recorded observation data or update information derived therefrom, on the basis of which an update of the map can take place.
Ein vierter Aspekt der Erfindung betrifft schließlich ein Fahrzeug, das eingerichtet ist, das Verfahren gemäß dem ersten Aspekt der Erfindung, insbesondere gemäß einer oder mehrerer der hierin beschriebenen Ausführungsformen und Weiterbildungen dazu, auszuführen. Dazu kann das Fahrzeug insbesondere eine Vorrichtung gemäß dem dritten Aspekt der Erfindung, insbesondere gemäß dessen hierin beschriebenen bevorzugten Ausführungsformen, aufweisen. Finally, a fourth aspect of the invention relates to a vehicle which is set up to carry out the method according to the first aspect of the invention, in particular according to one or more of the embodiments and further developments described herein. For this purpose, the vehicle may in particular have a device according to the third aspect of the invention, in particular according to the preferred embodiments described herein.
Die in Bezug auf den ersten Aspekt der Erfindung und dessen vorteilhafte Ausgestaltung beschriebenen Merkmale und Vorteile gelten entsprechend auch für den zweiten bis vierten Aspekt der Erfindung und dessen vorteilhafte Ausgestaltung. The features and advantages described in relation to the first aspect of the invention and its advantageous embodiment apply correspondingly also for the second to fourth aspects of the invention and its advantageous embodiment.
Weitere Merkmale, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung im Zusammenhang mit den Figuren. Dabei zeigt: Other features, advantages and applications of the invention will become apparent from the following description taken in conjunction with the figures. Showing:
Die Beobachtungsdaten
Die Kartendaten
Die fusionierten Beobachtungsdaten
Dies soll durch das folgende Beispiel für die Erzeugung unterschiedlicher Hypothesen illustriert werden:
Ein Fahrzeug befinde sich auf einer Straße mit zwei Fahrspuren in Fahrtrichtung des Fahrzeugs. Laut den einer Karte entnommenen Kartendaten
A vehicle is located on a road with two lanes in the direction of travel of the vehicle. According to the map data taken from a
Eine erste Assoziation
Vorzugsweise enthält eine Hypothese
Im Rahmen des Verfahrens kann verallgemeinert eine i-te Hypothese als ein Tripel von Information
Dabei sindder Mittelwert und die Kovarianz der Hypothese zur Zeit undgibt die Wahrscheinlichkeit der Hypothese an, wobeidie in die Historie der (vorausgegangenen) Hypothesen eingegangenen Messungen (Beobachtungsdaten und Kartendaten) sind und c_{1:t} die Assoziationen zwischen Messungen und Elementen des zu schätzenden Fahrbahnmodells (Zustandsvektor) beinhaltet und somit letztlich die Hypothese identifiziert. There are the mean and the covariance of the hypothesis at the time and indicates the probability of the hypothesis, where the measurements taken in the history of the (previous) hypotheses (observation data and map data) and c_ {1: t} contain the associations between measurements and elements of the road model to be estimated (state vector) and thus ultimately identify the hypothesis.
Die beiden Hypothesen
Abhängig von der vorausgegangenen Hypothese
Die Anwendung des Kalman-Filters liefert auch einen Konfidenzwert bezüglich eines vorbestimmten Konfidenzmaßes, der insbesondere angibt, wie zuverlässig sich eine vorausgegangene Hypothese
Der Konfidenzwert kann daher zur Auswahl eines Fahrbahnmodells
Durch das mit einem solchen Verfahren
Durch das Verfahren
Durch das Verfahren
Der Speicher
Die Sensoren
Die Verarbeitungseinheit
Während vorausgehend wenigstens eine beispielhafte Ausführungsform beschrieben wurde, ist zu bemerken, dass eine große Anzahl von Variationen dazu existiert. Es ist dabei auch zu beachten, dass die beschriebenen beispielhaften Ausführungsformen nur nichtlimitierende Beispiele darstellen, und es nicht beabsichtigt ist, dadurch den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration der hier beschriebenen Vorrichtungen und Verfahren zu beschränken. Vielmehr wird die vorausgehende Beschreibung dem Fachmann eine Anleitung zu Implementierung mindestens einer beispielhaften Ausführungsform liefern, wobei sich versteht, dass verschiedene Änderungen in der Funktionsweise und der Anordnung der in einer beispielhaften Ausführungsform beschriebenen Elemente vorgenommen werden können, ohne dass dabei von dem in den angehängten Ansprüchen jeweils festgelegten Gegenstand sowie seinen rechtlichen Äquivalenten abgewichen wird. While at least one exemplary embodiment has been described above, it should be understood that a large number of variations exist. It should also be understood that the described exemplary embodiments are nonlimiting examples only and are not intended to thereby limit the scope, applicability, or configuration of the devices and methods described herein. Rather, the foregoing description will provide those skilled in the art with guidance for implementing at least one example embodiment, it being understood that various changes in the operation and arrangement of the elements described in an exemplary embodiment may be made without departing from the scope of the appended claims deviated from, and its legal equivalents.
BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS
- 1 1
- Verfahren zur Fahrbahnermittlung Method for roadway detection
- 2, 3 2, 3
- Beobachtungsdaten zu einem ersten Rekursionsschritt Observation data for a first recursion step
- 4 4
- Kartendaten zum ersten Rekursionsschritt Map data for the first recursion step
- 2', 3' 2 ', 3'
- Beobachtungsdaten zu einem zweiten Rekursionsschritt Observation data for a second recursion step
- 4' 4 '
- Kartendaten zum ersten Rekursionsschritt Map data for the first recursion step
- 5a, b 5a, b
- Zustandsfunktionen zum ersten Rekursionsschritt State functions for the first recursion step
- 5a', a", b' 5a ', a ", b'
- Zustandsfunktionen zum zweiten Rekursionsschritt State functions for the second recursion step
- 6a, b 6a, b
- Assoziationen zum ersten Rekursionsschritt Associations to the first recursion step
- 6a', a", b' 6a ', a ", b'
- Assoziationen zum zweiten Rekursionsschritt Associations to the second recursion step
- 7, 8 7, 8
- Hypothesen zum ersten Rekursionsschritt Hypotheses for the first recursion step
- 9, 10, 11 9, 10, 11
- Hypothesen zum zweiten Rekursionsschritt Hypotheses on the second recursion step
- 12 12
-
Auswahl der Hypothese
11 als Fahrbahnmodell für den zweiten RekursionsschrittSelection of thehypothesis 11 as a roadway model for the second recursion step
Claims (15)
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Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019241307A3 (en) * | 2018-06-11 | 2020-04-30 | Traxen, Inc. | Automated cruise control system to automatically decrease an overall ground vehicle energy consumption |
DE102019112413A1 (en) * | 2019-05-13 | 2020-11-19 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | METHOD AND DEVICE FOR MULTI-SENSOR DATA FUSION FOR AUTOMATED AND AUTONOMOUS VEHICLES |
DE102020200169B3 (en) * | 2020-01-09 | 2021-06-10 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for merging several data sets for the generation of a current lane model of a roadway and device for data processing |
US11072329B2 (en) | 2018-06-11 | 2021-07-27 | Traxen Inc. | Ground vehicle control techniques |
US11107002B2 (en) | 2018-06-11 | 2021-08-31 | Traxen Inc. | Reinforcement learning based ground vehicle control techniques |
DE102020202964A1 (en) | 2020-03-09 | 2021-09-09 | Continental Automotive Gmbh | The invention relates to a method for increasing the safety of driving functions. |
CN114353813A (en) * | 2020-09-29 | 2022-04-15 | 安波福技术有限公司 | Road perception estimation in a road model |
DE102020127776A1 (en) | 2020-10-22 | 2022-04-28 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Method for determining a length of an object in an area surrounding a motor vehicle using an assistance system, computer program product, computer-readable storage medium and assistance system |
DE102022129800A1 (en) | 2022-11-10 | 2024-05-16 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and device for controlling an automated driving function |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102019102922A1 (en) | 2019-02-06 | 2020-08-06 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and device for multi-sensor data fusion for automated and autonomous vehicles |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6718259B1 (en) * | 2002-10-02 | 2004-04-06 | Hrl Laboratories, Llc | Adaptive Kalman filter method for accurate estimation of forward path geometry of an automobile |
AU2003244034A1 (en) * | 2003-07-08 | 2005-01-27 | Nglc Holdings Pty Ltd | Lane Tracking System |
DE102013018561A1 (en) * | 2013-09-05 | 2014-06-18 | Daimler Ag | Method for data acquisition and data processing for lane identification of vehicle, involves filtering and discarding self-similarities of environment characteristics for non-relevant correspondence in generating road shape hypotheses |
DE102013003944A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Volkswagen Ag | Method and device for providing driver assistance functionality |
DE102016112913A1 (en) * | 2015-07-16 | 2017-01-19 | Ford Global Technologies, Llc | Method and apparatus for determining a vehicle ego position |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102005038314A1 (en) * | 2005-03-08 | 2006-09-14 | Daimlerchrysler Ag | Method for estimating the course of a lane |
DE102008022856A1 (en) * | 2008-05-08 | 2009-11-12 | Hella Kgaa Hueck & Co. | Method and device for determining the course of the lane in the area in front of a vehicle |
CN102209658B (en) * | 2008-11-06 | 2014-01-15 | 沃尔沃技术公司 | Method and system for determining road data |
US9221461B2 (en) * | 2012-09-05 | 2015-12-29 | Google Inc. | Construction zone detection using a plurality of information sources |
-
2016
- 2016-07-29 DE DE102016214045.0A patent/DE102016214045A1/en active Pending
-
2017
- 2017-06-06 WO PCT/EP2017/063653 patent/WO2018019454A1/en unknown
- 2017-06-06 EP EP17730091.0A patent/EP3490862B1/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6718259B1 (en) * | 2002-10-02 | 2004-04-06 | Hrl Laboratories, Llc | Adaptive Kalman filter method for accurate estimation of forward path geometry of an automobile |
AU2003244034A1 (en) * | 2003-07-08 | 2005-01-27 | Nglc Holdings Pty Ltd | Lane Tracking System |
DE102013003944A1 (en) * | 2013-03-08 | 2014-09-11 | Volkswagen Ag | Method and device for providing driver assistance functionality |
DE102013018561A1 (en) * | 2013-09-05 | 2014-06-18 | Daimler Ag | Method for data acquisition and data processing for lane identification of vehicle, involves filtering and discarding self-similarities of environment characteristics for non-relevant correspondence in generating road shape hypotheses |
DE102016112913A1 (en) * | 2015-07-16 | 2017-01-19 | Ford Global Technologies, Llc | Method and apparatus for determining a vehicle ego position |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11188847B2 (en) | 2018-06-11 | 2021-11-30 | Traxen Inc. | Pre-training of a reinforcement learning ground vehicle controller using monte carlo simulation |
US11216748B2 (en) | 2018-06-11 | 2022-01-04 | Traxen, Inc. | Predictive control techniques for ground vehicles |
US11227234B2 (en) | 2018-06-11 | 2022-01-18 | Traxen Inc. | Normalized performance comparison techniques |
US11072329B2 (en) | 2018-06-11 | 2021-07-27 | Traxen Inc. | Ground vehicle control techniques |
US11107002B2 (en) | 2018-06-11 | 2021-08-31 | Traxen Inc. | Reinforcement learning based ground vehicle control techniques |
WO2019241307A3 (en) * | 2018-06-11 | 2020-04-30 | Traxen, Inc. | Automated cruise control system to automatically decrease an overall ground vehicle energy consumption |
US11210609B2 (en) | 2018-06-11 | 2021-12-28 | Traxen Inc. | User vehicle operation interface systems and methods |
DE102019112413A1 (en) * | 2019-05-13 | 2020-11-19 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | METHOD AND DEVICE FOR MULTI-SENSOR DATA FUSION FOR AUTOMATED AND AUTONOMOUS VEHICLES |
DE102020200169B3 (en) * | 2020-01-09 | 2021-06-10 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for merging several data sets for the generation of a current lane model of a roadway and device for data processing |
DE102020202964A1 (en) | 2020-03-09 | 2021-09-09 | Continental Automotive Gmbh | The invention relates to a method for increasing the safety of driving functions. |
US11908205B2 (en) | 2020-03-09 | 2024-02-20 | Continental Automotive Gmbh | Method and system for increasing safety of partially or fully automated driving functions |
CN114353813A (en) * | 2020-09-29 | 2022-04-15 | 安波福技术有限公司 | Road perception estimation in a road model |
DE102020127776A1 (en) | 2020-10-22 | 2022-04-28 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Method for determining a length of an object in an area surrounding a motor vehicle using an assistance system, computer program product, computer-readable storage medium and assistance system |
DE102020127776B4 (en) | 2020-10-22 | 2023-10-26 | Valeo Schalter Und Sensoren Gmbh | Method for determining a length of an object in an environment of a motor vehicle using an assistance system, computer program product, computer-readable storage medium and assistance system |
DE102022129800A1 (en) | 2022-11-10 | 2024-05-16 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and device for controlling an automated driving function |
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